IVIM-DWI和IDEAL-IQ技術(shù)預測子宮內(nèi)膜癌p53基因突變

周鳳梅,任繼鵬,翟戰(zhàn)勝,段金輝,劉旺毅,李學坤

子宮內(nèi)膜癌(endometrial carcinoma,EC)的發(fā)病率在我國女性生殖系統(tǒng)惡性腫瘤中排名第二,且近年來發(fā)病人群不斷年輕化[1]。p53基因是EC的常見致病基因之一,其是否存在突變與EC患者的臨床轉(zhuǎn)歸關(guān)系密切[2-3]。癌基因組圖譜檢測是評估p53基因突變情況的有效方法,但高昂的價格和復雜的程序限制了其在臨床工作中的應用。體素內(nèi)不相干運動(intravoxel incoherent motion,IVIM)和多點非對稱回波采集與迭代最小二乘法水脂分離(iterative decomposition of water and fat with echo asymmetry and the least squares estimation quantification sequence,IDEAL-IQ)技術(shù)均是能夠反映組織微觀信息的定量磁共振成像序列,前者主要用于分析組織內(nèi)水分子擴散和血流灌注情況[4],后者則主要通過測量T2弛豫來評估組織內(nèi)的脂肪水平[5]。目前,IVIM和IDEAL-IQ技術(shù)已在中樞神經(jīng)系統(tǒng)、腎臟及骨骼等部位的病變診斷和評估中獲得了廣泛應用[6-8]。本研究擬對EC患者病變部位的IVIM和IDEAL-IQ相關(guān)定量參數(shù)進行測量,并通過比較它們在p53基因突變組與野生組之間的差異來評估這些參數(shù)的診斷效能,旨在探索對EC患者p53基因突變狀態(tài)進行無創(chuàng)性評估的新方法。

材料與方法

1.研究對象

對2021年11月-2022年6月在本院就診的EC患者的病例資料進行回顧性分析。納入標準:①經(jīng)病理證實為EC且進行了相關(guān)基因檢測以確定p53基因突變狀態(tài);②相關(guān)MRI檢查序列完整(T2WI、IVIM-DWI、3D-IDEAL-IQ)且圖像質(zhì)量滿足后處理分析的需要;③MRI檢查前未進行過相關(guān)治療。排除標準:①病變過小,無法在IVIM或IDEAL-IQ序列上顯示;②存在臨床及病理資料的缺失;③合并有其它惡性腫瘤(如結(jié)直腸癌、卵巢癌、乳腺癌等);④為子宮內(nèi)膜癌少見病理類型(如癌肉瘤等)。

本單位倫理委員會批準了此項研究,且所有患者對本研究內(nèi)容知情同意。

2.MRI檢查方法

使用GE Optima MR360 1.5T磁共振掃描儀和12通道相控陣體部線圈。①首先,進行無壓脂的矢狀面T2WI掃描,掃描參數(shù):視野40 cm×30 cm,TR 1714 ms、TE 88 ms,層數(shù)20;然后,參考矢狀位T2WI圖像,對病灶處進行垂直于子宮長軸的壓脂斜軸位T2WI掃描,掃描參數(shù):視野40 cm×40 cm,TR 6000 ms、TE 95 ms,層數(shù)20,層厚5.0 mm,層間距1.0 mm;②以斜軸位T2WI圖像為參考,采用同樣的掃描視野、位置、層數(shù)、層厚及層間距進行IVIM-DWI掃描,掃描參數(shù):TR 3119 ms、TE Min full,b=0、20、40、80、160、200、400、600、800和1000 s/mm2;③最后,進行3D-IDEAL-IQ掃描,其掃描位置及視野同斜軸位T2WI,激勵次數(shù)1,TR 17 ms、TE Min full,翻轉(zhuǎn)角8°。

3.圖像后處理及分析

所有圖像后處理工作由GE AW 4.7工作站承擔,由兩位具有豐富經(jīng)驗的放射科醫(yī)師在不知道臨床病理資料的情況下分別獨立完成。

IVIM-DWI各定量參數(shù)偽彩圖的生成由工作站內(nèi)置的MADC軟件完成,主要基于計算公式(1):

Sb/S0=(1-f)×exp(-b×ADCslow)+f×exp[-b×(ADCfast+ADCslow)]

(1)

其中,ADCslow代表慢速擴散系數(shù),ADCfast代表快速擴散系數(shù),f為灌注分數(shù)(perfusion fraction)。IDEAL-IQ相關(guān)定量參數(shù)偽彩圖在掃描后由系統(tǒng)自動生成,包括脂肪分數(shù)(fat fraction,FF)和弛豫率參數(shù)R2*。選取斜軸位T2WI圖像上病灶的最大層面進行ROI的勾畫,要求ROI應盡可能包括病變組織且盡量避開囊變、出血和壞死等區(qū)域。然后,勾畫好的ROI分別拷貝至各定量參數(shù)的偽彩圖上,從而計算出病灶內(nèi)ROI的相應參數(shù)值。

4.組織病理學檢測

所有病變標本均由外科手術(shù)或活檢獲得,隨后送至本院病理檢測機構(gòu)進行固定、脫水、浸蠟、包埋、切片和HE染色等處理來確定腫瘤的病理類型,采用I-lumina Miseq DX二代測序方法檢測p53突變狀態(tài)。

5.數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析均由MedCalc 15.0統(tǒng)計軟件完成。符合正態(tài)分布的計量資料以均數(shù)±標準差表示,組間比較采用獨立樣本t檢驗;不符合正態(tài)分布的計量資料以中位數(shù)(上、下四分位數(shù))表示,組間比較采用Mann-WhineyU檢驗。采用ROC曲線和logistic回歸分析評估各項定量參數(shù)及多參數(shù)聯(lián)合模型的診斷效能,采用DeLong檢驗比較各項參數(shù)和聯(lián)合模型的AUC的差異。采用組內(nèi)相關(guān)系數(shù)(intraclass correlation coefficient,ICC)評價各項定量參數(shù)測量值在不同觀察者間的一致性。以P<0.05為差異具有統(tǒng)計學意義。

結(jié) 果

1.臨床病理資料

本研究中最終共納入46例EC患者,病理類型均為子宮內(nèi)膜樣腺癌,其中p53基因突變型18例,野生型28例,兩組患者的臨床資料詳見表1。兩組之間患者年齡、腫瘤的最大徑、分化程度和國際婦產(chǎn)科學聯(lián)合會(international federation of gynecologyand obstetrics,FIGO)分期的差異均無統(tǒng)計學意義(P>0.05)。

表1 p53基因突變組和野生組EC間臨床資料對比

2.一致性分析

各項定量參數(shù)(ADCslow、ADCfast、f、FF和R2*)的測量值在兩位放射科醫(yī)師之間均具有良好的一致性,ICC分別為0.949、0.921、0.936、0.943和0.911,故將兩者測量值的平均值作為最終結(jié)果用于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析。

3.兩組之間各項定量參數(shù)值的比較

兩組之間各項IDEAL-IQ和IVIM-DWI定量參數(shù)值的比較詳見表2、圖1。p53基因突變組的ADCslow和f值均小于野生組(P<0.05),R2*值大于野生組(P=0.001),兩組之間ADCfast和FF值的差異均無統(tǒng)計學意義(P>0.05)。

圖1 女性患者,49歲,經(jīng)病理證實為Ⅰ級、ⅠA期子宮內(nèi)膜樣腺癌p53基因突變型,腫瘤大小為37.5 mm×17.8 mm×21.3 mm。a)矢狀面T2WI圖像,示病變呈稍高信號(黃箭);b)斜軸位壓脂T2WI圖像,示病變呈稍高信號(黃箭);c)斜軸位DWI圖像(b=800 s/mm2),示病變呈高信號(黃箭);d)斜軸位ADCslow值偽彩圖,病變呈淺藍色信號(黃箭),表明病變的ADCslow值較低;e)斜軸位ADCfast值偽彩圖,病變呈紅、綠色混雜信號(黃箭),表明病變的ADCfast值較低;f)斜軸位f值偽彩圖,病變呈綠、紅色混雜信號(黑箭),表明病變的f值較低;g)斜軸位FF值偽彩圖,病變呈深藍色信號(黃箭),表明病變的FF值較低;h)斜軸位R2*值偽彩圖,病變呈深藍色信號(黃箭),表明病變的R2*值較高;i)病理圖鏡下觀,顯示為子宮內(nèi)膜樣腺癌(HE,×100)。

表2 p53基因突變組和野生組之間定量參數(shù)值的比較

4.診斷效能

ADCslow、f、R2*及聯(lián)合模型的ROC曲線分析結(jié)果詳見表3和圖2。ADCslow、f和R2*值預測突變型EC的AUC分別為0.817、0.675和0.718;三者構(gòu)建的聯(lián)合模型的AUC為0.984,敏感度為96.43%,特異度為94.44%。DeLong檢驗結(jié)果顯示,聯(lián)合模型與ADCslow、f和R2*之間AUC的差異均有統(tǒng)計學意義(P<0.05)。

圖2 三項參數(shù)及聯(lián)合模型鑒別p53突變型和野生型EC的ROC曲線圖,以聯(lián)合模型的AUC為最大。

表3 三項參數(shù)及聯(lián)合模型的ROC曲線分析和Delong檢驗結(jié)果

討 論

ADCslow是IVIM-DWI用于反映組織內(nèi)水分子擴散信息的重要定量參數(shù)。與傳統(tǒng)DWI獲得的平均表觀擴散系數(shù)(ADC)相比,ADCslow在計算過程中排除了微循環(huán)灌注信息的干擾,因此能夠更加準確地反映組織內(nèi)水分子擴散運動狀態(tài)[4]。通常情況下,病變惡性程度越高,其內(nèi)部結(jié)構(gòu)越緊密,水分子運動受限就越顯著,ADCslow值就越小[9]。王添平等[10]對常規(guī)DWI在EC分子分型中的價值進行了分析,結(jié)果顯示p53突變組的ADC最大值、最小值和平均值均顯著小于p53野生組(AUC分別為0.783、0.754和0.787);Jiang等[11]納入了110例EC患者的DWI資料,通過對比后發(fā)現(xiàn),雖然p53野生組的ADC值較突變組顯著增加,但鑒別兩者時的AUC僅為0.626。本研究中p53基因突變EC組患者的ADCslow值顯著小于野生組,且AUC可達0.817,與上述研究結(jié)果類似,表明與常規(guī)ADC值相比,ADCslow值能夠在EC患者的p53基因突變狀態(tài)的預測中發(fā)揮更加可靠的作用。對于造成這一結(jié)果的原因,我們認為可能與p53基因突變能夠誘發(fā)腫瘤細胞增殖加快、侵襲性增強,進而引發(fā)水分子擴散運動受限,并最終導致ADCslow值顯著降低有關(guān)[12]。

ADCfast是反映組織微循環(huán)灌注信息的IVIM-DWI定量參數(shù)之一,其值的大小主要與組織內(nèi)毛細血管長度及其內(nèi)血流速度呈正比[4]。以往的研究結(jié)果顯示,與惡性程度較低的EC相比,惡性程度高的EC雖然毛細血管豐富、其總長度較大,但緊密的組織結(jié)構(gòu)會在一定程度上造成血管受壓迂曲,反而使其內(nèi)部血流速度降低,二者的共同作用使得ADCfast值難以發(fā)生明顯改變,最終導致這一指標無法對惡性程度不同的EC進行區(qū)分[9,13]。與p53基因野生型EC相比,雖然p53基因突變型EC的侵襲性更強、血供更豐富,但其更快的細胞增殖亦會對血管造成壓迫,故本研究中發(fā)現(xiàn)兩型之間ADCfast值的差異無統(tǒng)計學意義,與上述研究結(jié)果相似,表明ADCfast在評估EC患者p53突變狀態(tài)中的價值仍需進一步研究。

f是IVIM-DWI的另一項反映血流灌注的定量參數(shù),該指標值的大小主要受到組織內(nèi)微血管密度的影響,一般情況下,組織內(nèi)微血管密度越大,f值就越高[4]。Zhang等[14]和Meng等[15]的研究結(jié)果均顯示由于存在更多的壞死,惡性程度更高的EC病灶內(nèi)部微血管密度往往減小,故其f值較惡性程度較低的EC減低。本研究中,p53基因突變組的f值顯著小于野生組,這與上述研究結(jié)果類似,在一定程度上證明f值能夠在EC患者p53基因表達狀態(tài)的評估中發(fā)揮作用。

R2*是IDEAL-IQ成像中用于定量描述組織T2弛豫情況的參數(shù)。目前,已有少量研究探討了R2*在EC評估中的價值,并取得了肯定的結(jié)果。如馬長軍等[16]的研究結(jié)果表明R2*可以對早期EC與子宮內(nèi)膜息肉進行有效鑒別;田士峰等[17]的研究也顯示R2*能夠在EC患者微衛(wèi)星灶不穩(wěn)定狀態(tài)的評估中發(fā)揮作用?；谏鲜鲅芯拷Y(jié)果,本研究中我們嘗試將R2*值用于p53野生型和突變型EC患者的鑒別,結(jié)果顯示p53基因突變組的R2*值較野生組顯著增加,且R2*的診斷效能達0.718,這充分說明R2*值具備對EC患者p53基因突變情況進行預測的能力。對于這一結(jié)果產(chǎn)生的原因,筆者分析如下:R2*值代表組織的橫向弛豫速率,血液內(nèi)順磁性代謝產(chǎn)物如去氧血紅蛋白、含鐵血黃素和正鐵血紅蛋白等的增加均會使得磁場不均勻而發(fā)生去相位,從而引起R2*值的升高[18]。與p53野生組EC相比,惡性程度更高的突變組EC往往代謝旺盛,耗氧量增加,且易出現(xiàn)出血和壞死,這些病理改變均會在不同程度上引起血管內(nèi)順磁性物質(zhì)增加,進而導致R2*值升高[11,19]。

FF值是IDEAL-IQ成像中用于定量評估組織內(nèi)脂肪含量的參數(shù)。已有研究結(jié)果表明,脂肪含量更高的病變,其FF值更大[20]。本研究中,p53基因突變組與野生組的FF值均較低,且差異無統(tǒng)計學意義(P<0.05)。我們推測這可能與EC屬于乏脂肪腫瘤,不同類型EC在脂肪含量上并無明顯差異有關(guān)[16]。

本研究存在一定的局限性:①樣本量較小,需進一步增加樣本量對本研究結(jié)果進行驗證;②僅探討了IVIM-DWI和IDEAL-IQ成像對EC患者p53表達狀態(tài)的預測價值,并未對更多基因(如聚合酶ε等)和其它臨床指標(如風險分層)等進行研究,這可能導致本研究的臨床價值有限;③IVIM-DWI和IDEAL-IQ成像對較小的病變無法清晰顯示,這可能引起結(jié)果偏差;④ROI的勾畫僅選取病變最大層面,可能因腫瘤的異質(zhì)性而導致信息丟失;⑤IVIM-DWI的擬合b值可能仍需進一步優(yōu)化。在今后的工作中,我們將進一步擴大樣本量,同時納入更多的基因類型和臨床指標,以期能提供更加準確和全面的參考信息。

綜上所述,IVIM-DWI和IDEAL-IQ成像的部分定量參數(shù)可用于評估EC患者的p53基因突變情況,且多參數(shù)聯(lián)合能夠使預測效能得到顯著提升,有望為相關(guān)臨床工作提供新參考。